文獻回顧

1.2.1 降尺度種類

由於大氣環流模式網格尺度與流域集水區面積空間差異頗大，對 於空間尺度越小以及豐枯水季變化懸殊之區域，並不能合理預測其區 域氣象特性，因此大氣環流模式模擬結果並不能直接使用，需先透過 降尺度方法來推估集水區之氣象特性。

在降尺度探討上，童慶斌(2002)指出降尺度的方法大致可分為三 類：簡易降尺度、統計降尺度與動力降尺度。李庭鵑(2007)針對簡單 降尺度方法與國際上常用之SDSM 模式(Statistical Downscaling Model, Wilby et al, 2002)進行頭前溪水質變化之比較，SDSM 模式可歸類為 統計降尺度方法，比較結果顯示 SDSM 模式之合成結果較符合觀測 資料之變化特性，顯示統計降尺度方法較簡單降尺度為佳。

在統計降尺度方法上，唐亦宣(2008)同時應用「多變量線性降尺 度方法」與「支撐向量機降尺度方法(SVM)」建立石門水庫集水區之 降雨量降尺度模擬，其中並比較氣候因子之不同選定準則。謝明昇 (2005)應用遺傳規劃法建立三峽站之降尺度模式。林淑華(2007)以多 變量線性回歸方式建立全台地區之降尺度模式。陳守泓(2007)應用 SDSM 模式推估氣候變遷對台灣水稻生產的影響。

在動力降尺度方法上，吳明進(2004)研究巢狀區域模式內嵌於大

尺度模式，其應用全球大氣環流模式結果作為邊界條件，並考慮台灣 陸地特性進行網格加密的模擬。李清縢(2005)利用區域波譜模式 (Regional Spectral Model, RSM)建立兩階段動力降尺度模式，首先是 將 GCM 尺度降到 50km 見方解析度之東亞地區，接著再進一步降階 至 15km 見方解析度之台灣地區。顏子豪(2008)依據動力降尺度模 式，評估翡翠水庫集水區在氣候變遷下之流量變化。

雖然動力降尺度具備實際物理意義，但因為動力降尺度所需的計 算資源與耗費的時間較多，大氣知識背景要求門檻極高(謝明昇, 2005)，且統計降尺度法仍有極佳之降尺度效果，因此水利領域多採 用統計降尺度法。本研究亦採用統計降尺度概念，應用本研究開發之 NPDM 模式與傳統慣用之 SDSM 模式，進行石門集水區降雨量之降 尺度比較。

1.2.2 序率氣象合成

序率氣象合成(Stochastic weather generation)的理論主要依據蒐集 之歷史資料統計特性，重新建立與合成另外一組氣象資料，合成資料 之統計特性必須與歷史資料之統計特性一致。由於氣象合成理論是分 析蒐集之歷史資料，藉此合成另外一組或多組具備相同特性之資料，

因此輸入資料與輸出資料之種類必須一致，亦即如欲合成降雨量資 料，則必須輸入歷史之降雨量資料，也無法使用或參考其他類型之資

訊，例如溫度、日照或風速等其他類型之資訊。

氣象合成理論的應用上，常以歷史觀測資料的氣象特性，建立一 統計模式(statistical models)，並透過此模式來合成相同特性的氣象資 料，此類模式亦可稱為氣象產生器(weather generators)。部分研究無 法單純只觀察一次之模擬結果，必須透過蒙地卡羅模擬(Monte-Carlo simulation)來探究問題特性，亦可應用氣象產生器來產生多組之氣象 時序資料。

多數的氣象產生器皆著重於降雨本身，在時間尺度上多採取日模 擬，而雨量氣象產生器之相關研究亦可分為兩大類，一個是著重於降 雨機率，另一個則是降雨強度。Todorovic與Woolhiser(1975)以指數分 佈函數(Exponential distribution model)結合一階馬可夫鏈(first order Markov chain)來建立雨量合成模式。指數分布函數則用以決定降雨強 度，一階馬可夫鏈用以決定降雨機率，文章指出在降雨機率的預測 上，一階馬可夫鏈計算流程(Markov chain counting process)表現優於 二項式計算流程 (Binomial counting process) ，後續相關研究多半沿 用一階馬可夫鏈在降雨機率上的作法。Woolhiser與Pegram(1979)則結 合馬可夫鏈與混合指數模式(Mixed Exponential model)來建立雨量合 成 模 式 。Wilks(1992) 則 結 合 馬 可 夫 鏈 與 伽 馬 分 佈 模 式 (Gamma distribution model)。Wilks與Wilby(1999)則分別比較指數分布模式、

混合指數模式與伽馬分布模式在雨量合成上的差異，研究指出伽馬分 布模式與混合指數分布模式較指數分佈模式所產生之合成雨量，其分 布型態更貼近歷史雨量。Richardson(1981)則應用馬可夫鏈－指數分 布模式建立氣象合成模式，所合成之對象包含降雨量、單日最高溫 度、單日最低溫度與日輻射等。

近年來，氣候變遷成為目前著重的研究方向，氣候變遷下的雨量 合成模式或氣象合成模式多參考上述理論加以擴充。謝明昇(2005)結 合馬可夫鏈與指數分佈模式，並搭配統計降尺度理論，合成建立多組 氣候變遷後的雨量資料與溫度資料，各組資料具備相同統計特性。此 合成資料再供GWLF地表逕流模式，評估氣候變遷下的河川流量變 化。王世為(2006)則以合成之雨量資料與溫度資料，供後續GWLF地 表逕流模式與QUAL2E水質模式使用，探討氣候變遷下河川BOD與 DO變化。何宗翰(2007)則將合成資料應用於石門水庫，探討氣候變遷 對氮磷變化之影響。